【摘 要】
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城市化的快速发展,增加了城市排水管网负担,加上管网老化等引起的管道缺陷,不仅会造成排水功能下降,还会引起路面塌陷和环境污染问题。而排水管道内部环境复杂,且缺陷种类繁多不易识别,目前管道缺陷的检测主要依靠人工检测,不但耗费精力,而且极容易受检测人员的主观影响出现错误。因此,实现排水管道缺陷的智能识别意义重大。随着深度学习的快速发展,图像识别技术有了很大进步。为快速检测出排水管道缺陷,恢复排水管道的排
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城市化的快速发展,增加了城市排水管网负担,加上管网老化等引起的管道缺陷,不仅会造成排水功能下降,还会引起路面塌陷和环境污染问题。而排水管道内部环境复杂,且缺陷种类繁多不易识别,目前管道缺陷的检测主要依靠人工检测,不但耗费精力,而且极容易受检测人员的主观影响出现错误。因此,实现排水管道缺陷的智能识别意义重大。随着深度学习的快速发展,图像识别技术有了很大进步。为快速检测出排水管道缺陷,恢复排水管道的排水功能。本文基于深度学习提出了一种智能检测缺陷的方法,不仅能针对缺陷的特征进行几何提取,还能基于水动力模型评估管道缺陷对洪涝风险的影响。该方法首先构建Deep Labv3+语义分割神经网络模型,运用该网络完成缺陷（障碍物、断壁、错口、树根和裂缝）的自动识别分割标注。其次,在matlab中建立特征提取算法,对缺陷的严重等级进行量化评估;最终基于SWMM水动力计算,分析缺陷存在对管网排水能力的影响。主要研究如下:（1）分析研究国内外当前的排水管道检测技术和方法,根据排水管道缺陷的检测要求,基于深度学习神经网络的发展现状,对比分析出最适合排水管道缺陷进行智能检测的语义分割网络。（2）基于Matlab进行排水管道缺陷的数据集标签制作和样本数据增强,获取优质的数据集。构建Deep Labv3+的语义分割模型,并对该语义分割模型网络采用的Res Net-18、Res Net-50、Mobilenet＿v2、Xception和Inception Resnet＿v2五类特征提取骨架,进行研究和对比分析。基于对错口、断壁、障碍物、树根和裂缝五类缺陷的实际案例数据进行测试,依据PA、MPA、MIOU和FWIOU等评价指标,对骨架进行筛选。结果表明前四类骨架的网络模型对断壁的实际分割效果最好,均达到90%以上。基于Res Net-50骨架的网络模型对缺陷分割标注效果最佳,准确率达到了89.75%。（3）基于像素级的分割结果,构建几何特征提取算法,计算不同缺陷的面积、长度、圆心及其它几何特征,依据排水系统缺陷评估规程,进行相应等级的量化计算和风险评估。通过将实际缺陷与语义分割模型的预测结果进行对比分析,修正模型并进行优化。结果表明:87%以上的预测结果与实际缺陷等级一致,而其它预测缺陷的评估等级整体偏高一些。（4）进行GIS地形模型构建和数据计算,搭建SWMM管网模型,根据渗漏、障碍物、脱落和错口四类缺陷的预测等级,将其模拟到管道系统中,比较分析无缺陷、实际缺陷和预测缺陷三种情境下的洪涝影响,分析其在不同重现期的溢流情况。结果表明:管道缺陷存在会增加研究区域的整体洪涝风险,包括溢流节点个数和溢流体积量。预测缺陷的溢流体积随着重现期的增加,增大的明显比实际缺陷的更快。
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